Business Intelligence
Hoofdstuk 1 Inleiding.............................................................................................................................1
1.1 - Wat is Business Intelligence?.................................................................................................................. 1
1.2 - Andere terminologie en definities..........................................................................................................1
1.3 - Tot slot....................................................................................................................................................3
Hoofdstuk 2 Business Intelligence in de organisatie.........................................................................4
2.1 - BI - volwassenheid.................................................................................................................................. 4
2.2 Business Intelligence Life Cycle...............................................................................................................4
2.3 Business Intelligence - volwassenheidsmatrix..........................................................................................5
2.4 Business Intelligence implementeren...................................................................................................... 6
Hoofdstuk 3 Waarom een datawarehouse?........................................................................7
Hoofdstuk 5 Big Data en Data Lakes....................................................................... 8
5.1 Big Data.................................................................................................................................................... 8
5.2 Data Lakes (alleen begrijpen)...................................................................................................................9
Hoofdstuk 7 ETL.................................................................... 10
7.1 Inleiding..................................................................................................................................................10
7.2 Master Data Management..................................................................................................................... 10
Hoofdstuk 9 Het front - end..................................................................... 11
9.1 Inleiding..................................................................................................................................................11
9.2 Analytics................................................................................................................................................. 11
9.3 Machine learning en data mining.......................................................................................................... 11
9.4 Big Data en ethiek.................................................................................................................................. 12
9.5 Wie maakt en wie gebruikt rapporten?................................................................................................. 12
Belangrijke begrippen voor het MC tentamen van Business Intelligence......................14
,Hoofdstuk 1 Inleiding
1.1 - Wat is Business Intelligence?
Business Intelligence is een overkoepelende term waarmee applicaties, infrastructuur en hulpmiddelen en
aangeraden werkwijzen worden bedoeld, die als doel hebben om gegevens beschikbaar te stellen om de juiste
beslissingen te kunnen nemen op basis van gegevens dat is omgezet in correcte en betrouwbare informatie.
Het doel is om op het juiste moment op basis van de juiste informatie beslissingen te nemen om competitief
voordeel te creëren en organisaties slimmer te kunnen laten werken.
Het draait niet om ICT maar om mensen en de beslissingen die zij nemen. Wanneer ICT een werkwijze
implementeert moeten de beoogde gebruikers het gebruiken BI is namelijk van de gehele organisatie niet
alleen van ICT, wordt het niet gebruikt dan is het project een flop.
BI is van en voor de Business (beoogde gebruikers). Bi is eigenlijk voor iedereen, voor zowel grote als kleine
bedrijven en elke soort branche kan het interessant zijn.
Conclusie: BI is iedereen in een organisatie op het juiste moment van de juiste informatie in het juiste
formaat te voorzien met als doel competitief voordeel te behalen door verbeterde besluitvorming te
realiseren.
Self Service Business Intelligence betekent dat de eindgebruikers hun eigen rapporten en analyses
ontwerpen en in gebruik nemen, gebruik nemen van goedgekeurde tools en een ondersteunende
BI-architectuur. Draait om het in staat stellen van eindgebruikers om zelf in hun informatiebehoefte te
voorzien zonder anderen te vragen oplossingen voor hen te bouwen om de juiste informatie op het juiste
moment beschikbaar te hebben, dit als voordeel te hebben dat wanneer BI systeem wordt ontwikkeld de
relevantie niet verouderd is.
Informatieanalyse is het achterhalen wat de behoeften, wensen en eisen van de beoogde eindgebruikers van
een systeem (BI) zijn. Waar heeft welke gebruiker wanneer last van?
1.2 - Andere terminologie en definities
Een Datawarehouse is een centrale database gevuld met gegevens uit een of meer aparte bronnen met als
doel het maken van rapportages en het uitvoeren van data-analyses.
Zie hoofdstuk 3
1
, Een Data Lake is een omgeving waar je gegevens verzamelt in hun oorspronkelijke formaat en schema in
tegenstelling tot een datawarehouse waarin gegevens worden opgeslagen in tabellen. Door de opkomst van
big data worden warehouses vervangen door lakes want flexibeler. Zie hoofdstuk 5
Het ETL-proces zorgt voor de juiste vulling van het datawarehouse/lake en daarmee voor de kwaliteit van
de rapportages die je maakt en de analyses die je doet.
Extract– Transform – Load
In het model hierboven lijkt het alsof in het ETL-proces de gegevens van de bronnen rechtstreeks overhaalt naar
het datawarehouse, dit is vaak alleen niet zo.
Een Operational Database ODS soms een staging database (wanneer het tussenstop is voor gegevens die naar
het DW gaan) ofwel een rapportage database (wanneer rapportages gebaseerd worden op de ODS) genoemd is
een database waarin gegevens tijdelijk worden opgeslagen tijdens het ETL-proces alvorens ze worden
overgehaald naar het datawarehouse.
Een semantisch model is een abstractie laag die betekenis en verbanden toevoegt aan de gegevens in een
database om mensen en tools in gemakkelijk en flexibel in staat stelt om met de gegevens te werken. Het
model vertaalt de technische database naar voor de eindgebruikers betekenisvolle entiteiten.
Een kubus is een meerdimensionale draaitabel
Datamining is het gericht zoeken naar (statistische) verbanden in gegevensverzamelingen met als doel
profielen op te stellen voor wetenschappelijk gebruik.
Data scientists maken voorspellende modellen door de gegevens te analyseren en te zoeken naar betekenisvolle
patronen. Hoofdstuk 9
Machine learning is een toepassing van AI waarmee systemen automatisch leren op basis van ervaring
(gegevens uit het verleden) zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Waar datamining vooral op zoek
gaat naar (nog) niet bekende verbanden binnen de gegevens, maakt machine learning gebruik van dit soort
verbanden en patronen om voorspellingen te doen. Hoofdstuk 9
2
Hoofdstuk 1 Inleiding.............................................................................................................................1
1.1 - Wat is Business Intelligence?.................................................................................................................. 1
1.2 - Andere terminologie en definities..........................................................................................................1
1.3 - Tot slot....................................................................................................................................................3
Hoofdstuk 2 Business Intelligence in de organisatie.........................................................................4
2.1 - BI - volwassenheid.................................................................................................................................. 4
2.2 Business Intelligence Life Cycle...............................................................................................................4
2.3 Business Intelligence - volwassenheidsmatrix..........................................................................................5
2.4 Business Intelligence implementeren...................................................................................................... 6
Hoofdstuk 3 Waarom een datawarehouse?........................................................................7
Hoofdstuk 5 Big Data en Data Lakes....................................................................... 8
5.1 Big Data.................................................................................................................................................... 8
5.2 Data Lakes (alleen begrijpen)...................................................................................................................9
Hoofdstuk 7 ETL.................................................................... 10
7.1 Inleiding..................................................................................................................................................10
7.2 Master Data Management..................................................................................................................... 10
Hoofdstuk 9 Het front - end..................................................................... 11
9.1 Inleiding..................................................................................................................................................11
9.2 Analytics................................................................................................................................................. 11
9.3 Machine learning en data mining.......................................................................................................... 11
9.4 Big Data en ethiek.................................................................................................................................. 12
9.5 Wie maakt en wie gebruikt rapporten?................................................................................................. 12
Belangrijke begrippen voor het MC tentamen van Business Intelligence......................14
,Hoofdstuk 1 Inleiding
1.1 - Wat is Business Intelligence?
Business Intelligence is een overkoepelende term waarmee applicaties, infrastructuur en hulpmiddelen en
aangeraden werkwijzen worden bedoeld, die als doel hebben om gegevens beschikbaar te stellen om de juiste
beslissingen te kunnen nemen op basis van gegevens dat is omgezet in correcte en betrouwbare informatie.
Het doel is om op het juiste moment op basis van de juiste informatie beslissingen te nemen om competitief
voordeel te creëren en organisaties slimmer te kunnen laten werken.
Het draait niet om ICT maar om mensen en de beslissingen die zij nemen. Wanneer ICT een werkwijze
implementeert moeten de beoogde gebruikers het gebruiken BI is namelijk van de gehele organisatie niet
alleen van ICT, wordt het niet gebruikt dan is het project een flop.
BI is van en voor de Business (beoogde gebruikers). Bi is eigenlijk voor iedereen, voor zowel grote als kleine
bedrijven en elke soort branche kan het interessant zijn.
Conclusie: BI is iedereen in een organisatie op het juiste moment van de juiste informatie in het juiste
formaat te voorzien met als doel competitief voordeel te behalen door verbeterde besluitvorming te
realiseren.
Self Service Business Intelligence betekent dat de eindgebruikers hun eigen rapporten en analyses
ontwerpen en in gebruik nemen, gebruik nemen van goedgekeurde tools en een ondersteunende
BI-architectuur. Draait om het in staat stellen van eindgebruikers om zelf in hun informatiebehoefte te
voorzien zonder anderen te vragen oplossingen voor hen te bouwen om de juiste informatie op het juiste
moment beschikbaar te hebben, dit als voordeel te hebben dat wanneer BI systeem wordt ontwikkeld de
relevantie niet verouderd is.
Informatieanalyse is het achterhalen wat de behoeften, wensen en eisen van de beoogde eindgebruikers van
een systeem (BI) zijn. Waar heeft welke gebruiker wanneer last van?
1.2 - Andere terminologie en definities
Een Datawarehouse is een centrale database gevuld met gegevens uit een of meer aparte bronnen met als
doel het maken van rapportages en het uitvoeren van data-analyses.
Zie hoofdstuk 3
1
, Een Data Lake is een omgeving waar je gegevens verzamelt in hun oorspronkelijke formaat en schema in
tegenstelling tot een datawarehouse waarin gegevens worden opgeslagen in tabellen. Door de opkomst van
big data worden warehouses vervangen door lakes want flexibeler. Zie hoofdstuk 5
Het ETL-proces zorgt voor de juiste vulling van het datawarehouse/lake en daarmee voor de kwaliteit van
de rapportages die je maakt en de analyses die je doet.
Extract– Transform – Load
In het model hierboven lijkt het alsof in het ETL-proces de gegevens van de bronnen rechtstreeks overhaalt naar
het datawarehouse, dit is vaak alleen niet zo.
Een Operational Database ODS soms een staging database (wanneer het tussenstop is voor gegevens die naar
het DW gaan) ofwel een rapportage database (wanneer rapportages gebaseerd worden op de ODS) genoemd is
een database waarin gegevens tijdelijk worden opgeslagen tijdens het ETL-proces alvorens ze worden
overgehaald naar het datawarehouse.
Een semantisch model is een abstractie laag die betekenis en verbanden toevoegt aan de gegevens in een
database om mensen en tools in gemakkelijk en flexibel in staat stelt om met de gegevens te werken. Het
model vertaalt de technische database naar voor de eindgebruikers betekenisvolle entiteiten.
Een kubus is een meerdimensionale draaitabel
Datamining is het gericht zoeken naar (statistische) verbanden in gegevensverzamelingen met als doel
profielen op te stellen voor wetenschappelijk gebruik.
Data scientists maken voorspellende modellen door de gegevens te analyseren en te zoeken naar betekenisvolle
patronen. Hoofdstuk 9
Machine learning is een toepassing van AI waarmee systemen automatisch leren op basis van ervaring
(gegevens uit het verleden) zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Waar datamining vooral op zoek
gaat naar (nog) niet bekende verbanden binnen de gegevens, maakt machine learning gebruik van dit soort
verbanden en patronen om voorspellingen te doen. Hoofdstuk 9
2
